癌症患者脑脊液microRNA表达数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE138092

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

目的：软脑膜转移（LM）是实体瘤的一种预后极差的终末期疾病，目前尚无确定性治疗方法。脑脊液（CSF）样本量有限以及漂浮癌细胞稀少，均是研究LM基因组图谱的难点。由于microRNA图谱可反映癌细胞生存的策略与行为，且CSF携带来自中枢神经系统（CNS）的微小分子，我们评估了不同CNS肿瘤状态（包括LM）下CSF的细胞外microRNA图谱。材料与方法：我们前瞻性收集了65例患者的CSF，分为五个组：癌症对照（CC）、健康对照（HC）、LM、脑转移（BM）和脑肿瘤（BT）。经适当细胞沉降后，从2 mL CSF中提取细胞外RNA，并使用Affymetrix miRNA 4.0微阵列芯片进行小RNA微阵列分析。结果：LM患者的平均RNA产量显著高于其他患者组（9.28 vs. 6.30 ㎍，p = 0.003）。小RNA（< 70个核苷酸）百分比在对照组中最高，高于其他组（53% vs. 26%，p < 0.001）。

在6,599个small RNA探针中，成熟microRNA的表达高于pre-microRNA和小核仁RNA。在所有样本中均呈Present call的探针数量为：22个成熟microRNA、18个pre-成熟microRNA和27个小核仁RNA。就成熟microRNA的5端（5p）和3端（3p）方向而言，在LM和BM样本中，3p microRNA的表达均高于5p microRNA（p < 0.001）。对263个在显著性水平p < 0.05下显示超过2倍变化的microRNA进行监督和非监督层次聚类，均能将LM与其他CNS肿瘤患者组区分开来。微阵列预测分析（PAM）鉴定出13个microRNA可将LM组与其他组区分开来，包括hsa-miR-335-5p和hsa-miR-466。使用显著性分析进行的microRNA谱分析

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。